我有以下代码：
print(df.drop(df[df['Quantity'] == 0].index).rename(columns={'Weight': 'Weight (oz.)'}))
我了解查询要做什么，但我不知道为什么需要添加“ .index ”部分？
.index 在这段特定代码中做了什么？
我查看了数据帧索引的 python 文档：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.index.html
但不幸的是，它太模糊了，我无法理解。
【问题讨论】：
DataFrame.index 是数据框中每条记录的索引。即使两行在每一列中具有相同的数据，它对于每一行也是唯一的。 DataFrame.drop 采用 index : single label or list-like 并删除那些与索引匹配的行。
所以从上面的代码来看，
df[df['Quantity'] == 0] 获取具有Quantity == 0 的行，
df[df['Quantity'] == 0].index 获取所有具有谓词的行的索引，
df.drop(df[df['Quantity'] == 0].index) 这会删除所有为该谓词返回 True 的索引。
希望这会有所帮助！
【讨论】：
我查看了df.drop() 的文档。它说它按索引下降。此代码首先查找数量为 0 的项目，但因为 drop() 与索引一起使用，它将项目发送回数据帧并接收它们的索引。那是index。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable//reference/api/pandas.DataFrame.drop.html
【讨论】：